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Enregistrement W2545719588 · doi:10.4018/978-1-5225-1054-3.ch017

Optimisation of Wine and Spirit Inventory Assets in Fine Dining Restaurants

2016· book-chapter· en· W2545719588 sur OpenAlexaff
J.E. Barth

Notice bibliographique

RevueAdvances in hospitality, tourism and the services industry (AHTSI) book series · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWineLiberian dollarRevenueHospitalityProfit (economics)MarketingBusinessVariable (mathematics)Inventory managementVariable costOperations researchOperations managementEconomicsEngineeringMathematicsTourismMicroeconomicsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on profit optimisation in the travel sector of hospitality industry has been dominated by the development of effective revenue management techniques to help managers in situations where demand is variable, variable costs are low, assets are fixed and perishable. These techniques have been extended to the restaurant sector, with recognition that variable costs are a larger proportion of total costs and not fixed. In fine dining restaurants substantive wine and spirit inventories present operators with the challenge of how to optimise the sales per dollar of inventory. Theoretical foundations of yield management, retail inventory optimisation and menu engineering are reviewed with direct application to the development of the WINSPID model of wine list and wine inventory optimisation. Data from a successful fine dining restaurant are used to illustrate how the model can be used to improve the sales efficiency of the wine list and inventory. Opportunities to extend the model to spirit inventories are proposed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,008
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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